商品数が多いECサイトの運営で、真っ先に悩みの種になるのが「商品登録・更新」ではないでしょうか。新商品の登録が追いつかない、更新は後回しになってしまう……。この記事では、色や素材のバリエーションが豊富な商品を扱うEC企業が、商品登録まわりの業務をAIで”型化”し、あわせて長年蓄積してきた問い合わせデータという”資産”を活かしたAIチャットボットも構築した事例をご紹介します。
💡 Skettoとは？
株式会社プレスマンが提供する、EC・Web・DXプロジェクトの伴走支援サービスです。現場で培ったノウハウをもとに、プロジェクト課題をチームメンバーとして全力でサポートします。大手EC・アパレル・食品など、さまざまな業種のプロジェクト支援実績があります。
この記事でわかること
- 色・素材のバリエーションが多いECならではの「商品登録が追いつかない」理由
- 色見本画像づくりやバリエーション登録をAIで”型化”する具体的な方法
- 10年分の問い合わせデータという”資産”を活かしたAIチャットボット構築の考え方
- 3ヶ月で617SKUを公開できた、AI活用の成果
「商品登録が追いつかない」はなぜ起こるのか
商品数が多いECほど、登録・更新業務は重くなる
商品登録は、EC運営のなかでも特に工数がかかる業務です。商品情報の整理、紹介文の執筆、画像の準備、サイトへの入力……1商品あたりの作業は小さく見えても、商品数が数百・数千と増えれば話は別です。今回ご紹介するEC企業も、色・サイズ・素材といったバリエーションが膨大で、商品登録・更新が日々の運営スピードに追いつかない状態にありました。
色・素材のバリエーションが多い商材ならではの負担。色見本とバリエーション登録
この企業ならではの事情として、商品の色味を写真だけで正確に伝えるのが難しく、色見本を撮影して商品画像に仕上げる作業に手間がかかるという課題がありました。また、1つの商品に色展開があり、多いものだと1SKUに100色という規模になることも。この場合、色ごとに選択肢としてバリエーション設定登録を行う必要があり、管理画面から手作業で進めるとかなりの時間がかかっていました。
CSVを使った一括登録という方法もありますが、出店先ショップごとに仕様（フォーマット）が異なるため、その仕様に合わせたCSVを作成すること自体に時間がかかっていたのです。
商品登録をAIで”型化”する。Skettoが支援した自動化の中身
Skettoは、この企業のチームメンバーとして、商品登録まわりの業務をAIで型化する取り組みを段階的に支援しました。取り組みの全体像は次の通りです。
| 課題 | AIでカバーした施策 | 現場の変化 |
|---|---|---|
| 商品紹介文の作成に時間がかかる | 商品紹介文の自動生成 | 人は「書く」から「チェックして整える」役割へ |
| 色見本の撮影・画像準備が大変 | 既存の見本データを活用した色見本一覧の自動生成 | 撮影・加工の手間を大幅に削減 |
| 色展開が多いSKUのバリエーション登録が重い | GPTsなどによる登録用コードの自動生成ツール化 | HTMLが書けない人でもコードを生成できる状態に |
| AIの使い方がわからず定着しない | 操作動画の共有・迷わないプロンプト設計 | 誰でも迷わずAIを使える体制に |
施策1：商品紹介文の自動生成で、登録業務の「書く」をなくす
取り組みの中心が、商品情報をもとにAIが紹介文を自動生成する仕組みです。担当者はゼロから文章を書くのではなく、生成された紹介文をチェックして整えるだけ。1商品あたりの作業が軽くなることで、商品数が多くても登録・更新のスピードを維持できるようになります。作業が型化されるため、担当者による品質のばらつきを抑えられるのもポイントです。
紹介文まわりは、目的別に複数のツールを用意しているのもポイントです。例えば、SEOを意識した商品説明文を生成するツールや、検索されやすい表記ゆれ（ゆらぎ）キーワードを洗い出すツール、商品ページ用のおすすめコメント・シーン訴求文を生成するツールなど、「誰が使っても一定の品質になる」型を複数用意することで、担当者ごとの得意・不得意に左右されない体制をつくっています。
施策2：色見本画像とバリエーション登録をAIでツール化
色見本については、もともと保有していた見本画像データを活用し、「色見本一覧」をAIで作り直しました。撮影から作業を組み立て直すのではなく、すでに持っているデータを活かすことで、負担の大きい画像準備を軽くしています。
また、1SKUに100色といったバリエーション登録についても、ショップごとの仕様に合わせた登録用のコードをAI（GPTsなど）で生成できるようツール化しました。これにより、HTMLの知識がない担当者でも、必要なコードを生成して登録作業を進められるようになっています。
具体的には、商品名に色名を自動で追加するテンプレート機能や、カラーバリエーション・選択肢を一括で作成するツール、生成されたコードの体裁を整えるアシスタントなどを用意しました。さらに、商品カテゴリごとに専用のHTMLテンプレート生成ツールを分けて用意することで、商材ごとの細かい仕様差にも対応しています。
施策3：現場に定着させるための工夫
AIツールを作っても、現場で使われなければ意味がありません。そこで、AIの使い方に不安がある担当者向けに操作動画をYouTubeで共有したり、GPTs自体によくある質問や迷わないためのプロンプト設計を組み込んだりする工夫も行いました。ツールを「作って終わり」にせず、現場に根付かせるところまでを支援しています。
✅ AIで業務を”型化”、600点以上の商品を短期間で公開
3ヶ月で617SKUの商品を公開。AI活用により、作業時間を約4割カットしました。商品登録にまつわる細切れの作業をひとつずつAI化した結果、登録が早く終わるようになり、メンバーは他の業務に時間を充てられるように。現場の士気向上にもつながっています。
問い合わせ対応もAIで。”資産”を活かしたチャットボット構築
商品登録とあわせて取り組んだのが、問い合わせ対応のAI化です。この企業では、過去10年分の問い合わせデータを蓄積していました。Skettoでは、このデータを元データとしてAIに学習させ、質問に応じて回答できる独自のチャットボットを構築しました。
これはまさに「資産の活用」という考え方です。データは持っているだけでは価値を生みません。「何をやりたいか」「どんなデータを持っているか」を丁寧にヒアリングすることで、すでに社内に眠っている資産を掘り起こし、AI活用につなげました。
もちろんAIの回答精度は100%ではないため、対応しきれない質問は有人対応へ引き継ぐ設計にしています。一般的なチャットボットサービスで一からシナリオを組み立てる大変さと比べると、こうした既存データという資産を持つ企業にとって、AIを活用したチャットボット構築は非常に有効なアプローチだといえます。
現場から見たポイント
伴走担当
お客様と話していると、「うちはデータもないし、AIでできることなんてない」とおっしゃる方が意外と多いんです。でも実際にヒアリングを深掘りしていくと、10年分の問い合わせ履歴のように、すでに社内に眠っている資産が見つかることがよくあります。大事なのは新しく何かを持つことではなく、今あるものにどう気づき、どう活かすか。日頃からそこを意識してヒアリングするようにしています。
よくある質問（FAQ）
Q. AIが生成した商品紹介文の品質は大丈夫ですか？
AIに全てを任せるのではなく、生成された文章を人がチェックして整える運用を前提としています。商品情報の渡し方や生成の型を設計することで、品質を保ちながら作業負荷を減らすことを支援します。
Q. 商品数が多いECですが、AI活用は何から始めればいいですか？
まず「どの業務の、どの部分をAIに任せるか」を整理することから始めるのがおすすめです。今回の事例でも、商品紹介文の生成やバリエーション登録など、負荷の大きい商品登録まわりから段階的に自動化を進めました。
Q. AIチャットボットのようなツールを導入すれば、すぐに問い合わせ対応は自動化できますか？
ツールはあくまで手段です。今回の事例のように、社内にすでにある問い合わせデータなどの資産をどう活かすかという設計と、導入後の運用ルールがあってはじめて業務は変わります。Skettoでは、ツールの構築だけでなく、現場に根付く運用設計までを一貫して支援します。
まとめ：眠っている資産に気づけば、AIはもっと役に立つ
商品登録に追われて売上施策まで手が回らない――そんな状態は、もう頑張りや根性で乗り切るものではありません。商品紹介文の自動生成、色見本やバリエーション登録のツール化、そして10年分の問い合わせデータを活かしたチャットボット構築。今回の事例のように、すでに持っているものに目を向けるだけで、AI活用の景色は大きく変わります。まずは「うちにも眠っている資産があるかも」と考えてみることから。気になったら、気軽にSkettoに相談してくださいね。
AIの導入に躊躇されている企業様は、まずは1つのツールだけでも利用してみてはいかがでしょうか？EC×ChatGPTをはじめとしたAI企画から導入・運用まで、経験豊富な弊社プロ人材が手厚くサポートいたします。
